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基于黑洞算法的LSSVM的参数优化

东北大学学报（自然科学版） 2014年第2期35卷 170-174页

作者：王通高宪文蒋子健东北大学信息科学与工程学院辽宁沈阳110819 沈阳工业大学电气工程学院辽宁沈阳110870

采用黑洞(BH)算法对最小二乘支持向量机(LSSVM)的惩罚系数C及径向基核函数参数σ进行搜索优化,提高LSSVM的预测性能.黑洞算法模拟自然界黑洞,吸引一定范围内的星体向其运行并吸收它们;算法在运行过程中,始终保持黑洞为最优解,通过星体... 详细信息

采用黑洞(BH)算法对最小二乘支持向量机(LSSVM)的惩罚系数C及径向基核函数参数σ进行搜索优化,提高LSSVM的预测性能.黑洞算法模拟自然界黑洞,吸引一定范围内的星体向其运行并吸收它们;算法在运行过程中,始终保持黑洞为最优解,通过星体的运行搜索整个空间.通过基于黑洞算法的LSSVM和基于粒子群(PSO)算法的LSSVM实现对二维函数的预测,并对二者进行了仿真研究.仿真结果证实,黑洞算法可以更好地实现LSSVM参数的优化搜索,且基于黑洞算法的LSSVM方法具有更高的预测精度.

关键词：黑洞算法最小二乘支持向量机参数搜索粒子群优化二维函数

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工业过程多媒体监控系统软件的研究与开发

东北大学学报（自然科学版） 2005年第10期26卷 934-937页

作者：高宪文杨军鱼晓峰东北大学教育部暨辽宁省流程工业综合自动化重点实验室辽宁沈阳110004

根据国内工业企业的应用需求,对工业过程多媒体监控系统的构成,以及系统的软、硬件设计原则作了比较详尽的论述,对监控系统数据的压缩方法和标准的选择做了阐述,并结合酒钢“生产过程多媒体监控网络系统”的实际要求,采用MPEG-1硬件压... 详细信息

根据国内工业企业的应用需求,对工业过程多媒体监控系统的构成,以及系统的软、硬件设计原则作了比较详尽的论述,对监控系统数据的压缩方法和标准的选择做了阐述,并结合酒钢“生产过程多媒体监控网络系统”的实际要求,采用MPEG-1硬件压缩解压缩监控卡SDK二次开发,Winsock编程,DirectShow编程等软件开发技术和编程方法,开发了多媒体监控软件,实现了工业过程信息的录制、回放和传输等功能.

关键词：多媒体监控系统图像压缩图像处理 Winsock编程 DirectShow编程

基于干扰观测器的二阶多智能体系统模型参考一致性

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控制与决策 2017年第1期32卷 79-85页

作者：刘秀华高宪文韩建东北大学信息科学与工程学院沈阳110004

针对受到外部干扰影响的二阶多智能系统,提出一种新型干扰观测器的设计方案.在只有部分智能体能接收到参考模型信号的条件下,研究受到不同外系统生成干扰信号影响的二阶多智能体系统模型参考一致性问题.针对干扰信号由线性外系统和非线... 详细信息

针对受到外部干扰影响的二阶多智能系统,提出一种新型干扰观测器的设计方案.在只有部分智能体能接收到参考模型信号的条件下,研究受到不同外系统生成干扰信号影响的二阶多智能体系统模型参考一致性问题.针对干扰信号由线性外系统和非线性外系统生成的情况,分别设计干扰观测器.进一步提出分布式控制协议,所提出的一致性协议可以有效地抑制干扰,最终实现多智能体系统的模型参考一致性.仿真算例验证了所提出方法的有效性.

关键词：多智能体系统模型参考一致性外部干扰系统干扰观测器

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补偿模型误差的采油过程多目标优化

控制理论与应用 2015年第5期32卷 615-622页

作者：刘潭高宪文王丽娜东北大学信息科学与工程学院辽宁沈阳110819

通过对采油过程的分析,本文建立了以最大化区块产油量和最小化单位产油量综合能耗为目标的优化模型.针对单位产油量综合能耗模型的输出与实际值存在较大误差,利用高斯混合模型(GMM)对单位产油量综合能耗混合模型误差特性进行描述,实现... 详细信息

通过对采油过程的分析,本文建立了以最大化区块产油量和最小化单位产油量综合能耗为目标的优化模型.针对单位产油量综合能耗模型的输出与实际值存在较大误差,利用高斯混合模型(GMM)对单位产油量综合能耗混合模型误差特性进行描述,实现对模型的误差补偿,并将误差补偿后的单位产油量综合能耗引入到已建的优化模型中,使得优化结果更接近实际最优值.在此基础上,采用带精英策略的快速非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)用于所建的多目标优化模型求解.最后,以某采油作业区一区块生产过程为例进行仿真验证,结果表明了所建模型和优化算法的有效性.

关键词：采油过程多目标优化单位产油量综合能耗误差补偿高斯混合模型非支配排序遗传算法

基于EMD与LS-SVM的网络控制系统时延预测方法

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电子学报 2014年第5期42卷 868-874页

作者：田中大高宪文李琨东北大学信息科学与工程学院辽宁沈阳110819

为了提高基于Internet的网络控制系统中随机时延的预测精度,提出了基于经验模式分解(empirical mode decomposition,EMD)与最小二乘支持向量机(Least Squared Support Vector Machines,LS-SVM)的一步时延预测方法.首先利用EMD将时延序... 详细信息

为了提高基于Internet的网络控制系统中随机时延的预测精度,提出了基于经验模式分解(empirical mode decomposition,EMD)与最小二乘支持向量机(Least Squared Support Vector Machines,LS-SVM)的一步时延预测方法.首先利用EMD将时延序列分解成若干个本征模式函数分量,分解后的分量去除了原始时延序列的长相关性,同时突出时延序列不同的局部特征.然后根据各个分量的变化规律,选择不同的LS-SVM模型分别进行预测.最后将各分量的预测值叠加得到最终的预测值.仿真结果表明本文方法具有较高的预测精度.

关键词：网络控制系统经验模式分解最小二乘支持向量机时延预测

变步长精细Runge-Kutta法非等温输气管道泄漏检测与定位

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电机与控制学报 2015年第1期19卷 107-112页

作者：王丽娜高宪文刘潭东北大学信息科学与工程学院辽宁沈阳110819

针对复杂工况下输气管道的泄漏检测与定位准确率低、效率不高这一难题,结合等温定位法和Runge-Kutta法(龙格-库塔法)的原理及优缺点提出改进的变步长精细Runge-Kutta法。根据管道中的气体流动过程及温度的不同处理方式,以管道的温度、... 详细信息

针对复杂工况下输气管道的泄漏检测与定位准确率低、效率不高这一难题,结合等温定位法和Runge-Kutta法(龙格-库塔法)的原理及优缺点提出改进的变步长精细Runge-Kutta法。根据管道中的气体流动过程及温度的不同处理方式,以管道的温度、压力和流速为参数确定步长求得管道从首端到末端各截面的参数,通过测量管道首末端的流量和压力可判定出输气管道泄漏的位置。通过对非等温气体管道的仿真实验,以泄漏率和定位精度作为评价指标,对等温定位法和变步长精细Runge-Kutta法定位效果进行了对比分析。仿真结果表明,对于非等温气体管道的泄漏,变步长精细Runge-Kutta法的检测与定位精度准效率高。

关键词：输气管道非等温泄漏检测与定位精细Runge-Kutta法变步长

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智能控制方法在焦炉控制中的应用

控制与决策 2005年第8期20卷 909-912,916页

作者：高宪文张昊蔡晓燕东北大学教育部流程工业综合自动化重点实验室沈阳110004 东北大学信息科学与工程学院沈阳110004

以某焦化厂1#和2#焦炉集散控制系统的开发为背景,提出了前馈反馈控制方法来优化焦炉对象的燃烧控制.前馈模型根据物料燃烧和焦化过程的热平衡方程计算出前馈的偏差量,快速而直接地调整供气量;反馈采用BP神经网络自适应控制.针对焦炉生... 详细信息

以某焦化厂1#和2#焦炉集散控制系统的开发为背景,提出了前馈反馈控制方法来优化焦炉对象的燃烧控制.前馈模型根据物料燃烧和焦化过程的热平衡方程计算出前馈的偏差量,快速而直接地调整供气量;反馈采用BP神经网络自适应控制.针对焦炉生产过程的简化模型,在Matlab中实现了BP神经网络自适应控制算法.仿真研究表明该方法应用于焦炉控制是可行的.

关键词：神经网络自适应控制前馈控制反馈控制

模糊复合控制方法在焦炉控制系统中的应用研究

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控制与决策 2005年第4期20卷 434-438页

作者：高宪文刘浩赵亚平东北大学教育部流程工业综合自动化重点实验室信息科学与工程学院辽宁沈阳110004

针对焦炉温度的大惯性、纯滞后、非线性和时变性等特点,提出了一种新的模糊复合控制方法.它将常规的前馈控制、反馈控制与具有人工智能的模糊控制相结合,吸取了前馈控制改善系统动态响应特性、反馈控制消除稳态误差以及模糊控制能够较... 详细信息

针对焦炉温度的大惯性、纯滞后、非线性和时变性等特点,提出了一种新的模糊复合控制方法.它将常规的前馈控制、反馈控制与具有人工智能的模糊控制相结合,吸取了前馈控制改善系统动态响应特性、反馈控制消除稳态误差以及模糊控制能够较好地解决系统难以建立精确数学模型的优点,解决了焦炉温度控制问题.通过模糊复合控制的理论分析和仿真试验,证明了该控制方法的可行性和有效性.

关键词：焦炉控制系统模糊复合控制前馈控制反馈控制仿真研究

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油气生产过程综合能耗混合建模方法

东北大学学报（自然科学版） 2013年第11期34卷 1525-1528页

作者：刘潭高宪文王丽娜东北大学信息科学与工程学院辽宁沈阳110819 东北大学流程工业综合自动化国家重点实验室辽宁沈阳110819

为准确预测油气生产过程中的能源消耗,通过对油气生产过程分析,确定了过程的主要能耗指标,提出了一种机理模型与最小二乘支持向量机(LS-SVM)相结合的混合建模方法.通过对油气生产过程及各子过程之间关系的分析,建立了该过程综合能耗的... 详细信息

为准确预测油气生产过程中的能源消耗,通过对油气生产过程分析,确定了过程的主要能耗指标,提出了一种机理模型与最小二乘支持向量机(LS-SVM)相结合的混合建模方法.通过对油气生产过程及各子过程之间关系的分析,建立了该过程综合能耗的机理模型,并利用LS-SVM对机理模型不能描述的误差特性进行补偿.仿真结果表明,该方法能够准确地预测油气生产过程的综合能耗,其预测性能优于机理模型和LS-SVM构建的数据模型,且具有较好的稳定性和可靠性,将其应用到某采油作业区的实际生产过程,取得了满意的效果.

关键词：油气生产能耗指标机理模型最小二乘支持向量机混合模型